| 講演名 | 2023-07-22 スマートサービスの個人適応を可能にするLLMを活用した対話型ユーザニーズ抽出手法 中田 匠哉(神戸大), 陳 思楠(神戸大), 佐伯 幸郎(高知工科大), 中村 匡秀(神戸大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | サービス個人適応に関する研究には，機械学習や対話エージェントといったアプローチが存在するが，推薦過程の説明可能性が課題となっている． 従来研究では，6W1Hニーズモデルを活用した対話型ニーズ抽出システムを提案しているが，シンプルな自然言語処理では複雑なニーズ抽出が困難であった． 本研究では，近年急速に活用が進む大規模言語モデル（LLM）を活用してユーザのニーズを自然言語から抽出するAPIの開発及びAPIを活用した対話型ニーズ抽出システムの構築に取り組む． 評価実験として，ニーズ抽出・復元APIの出力結果の正確性や網羅性を評価することを目的として100件のニーズに関して検証を行った． 本研究によって，LLMを活用して複雑な自然言語から高い正確性・網羅性でニーズを抽出することができるようになった． |
| 抄録(英) | Research on service personalization involves approaches such as machine learning and dialogue agents, but the explainability of the recommendation process remains a challenge. Previous studies proposed a dialogue-based needs extraction system using the 6W1H needs model, but complex needs extraction was difficult with simple natural language processing. In this study, we focus on developing an API that extracts user needs from natural language using large-scale language models (LLMs) and constructing a dialogue-based needs extraction system using the API. We conducted verification on 100 needs to evaluate the accuracy and comprehensiveness of the output results from the needs extraction and restoration API. This study enables accurate and comprehensive extraction of needs from complex natural language using LLMs. |
| キーワード(和) | 個人適応 / ニーズ / LLM / 自然言語処理 / 対話エージェント |
| キーワード(英) | Personalization / Needs / Large-scale language model / Natural language processing / Dialogue agent |
| 資料番号 | SS2023-19,KBSE2023-30 |
| 発行日 | 2023-07-13 (SS, KBSE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS / KBSE / IPSJ-SE |
|---|---|
| 開催期間 | 2023/7/20(から3日開催) |
| 開催地（和） | 北海道自治労会館（札幌） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ソフトウェア工学全般／知能ソフトウェア工学全般／ソフトウェアサイエンス全般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 岡野 浩三(信州大) / 猿渡 卓也(NTTデータ) / 鷲崎 弘宜(早稲田大) |
| 委員長氏名（英） | Kozo Okano(Shinshu Univ.) / Takuya Saruwatari(NTT Data) / 鷲崎 弘宜(早稲田大) |
| 副委員長氏名（和） | 肥後 芳樹(阪大) / 田辺 良則(鶴見大) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshiki Higo(Osaka Univ.) / Yoshinori Tanabe(Tsurumi Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 小形 真平(信州大) / 林 晋平(東工大) / 青木 善貴(BIPROGY) / 堀田 大貴(茨城大) / 伊原 彰紀(和歌山大) / 竹内 広宜(武蔵大) / 徳本 晋(富士通) / 福田 浩章(芝浦工業大) / 横川 智教(岡山県立大) / 槇原 絵里奈(立命館大) |
| 幹事氏名（英） | Shinpei Ogata(Shinshu Univ.) / Shinpei Hayashi(Tokyo Inst. of Tech.) / Yoshitaka Aoki(BIPROGY) / Hiroki Horita(Ibaraki Univ.) / 伊原 彰紀(和歌山大) / 竹内 広宜(武蔵大) / 徳本 晋(富士通) / 福田 浩章(芝浦工業大) / 横川 智教(岡山県立大) / 槇原 絵里奈(立命館大) |
| 幹事補佐氏名（和） | ?本 真佑(阪大) / 北村 崇師(産総研) / 田中 昂文(玉川大) / 新原 敦介(日立) / 竹之内 啓太(ＮＴＴデータ) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shinsuke Matsumoto(Osaka Univ.) / TakaShi Kitamura(AIST) / TakaFumi Tanaka(Tamagawa Univ.) / 新原 敦介(日立) / 竹之内 啓太(ＮＴＴデータ) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Software Science / Technical Committee on Knowledge-Based Software Engineering / Special Interest Group on Software Engineering |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | スマートサービスの個人適応を可能にするLLMを活用した対話型ユーザニーズ抽出手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Extracting User Needs for Personalized Smart Services Using Dialogue Agent with LLM |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 個人適応 / Personalization |
| キーワード(2)（和/英） | ニーズ / Needs |
| キーワード(3)（和/英） | LLM / Large-scale language model |
| キーワード(4)（和/英） | 自然言語処理 / Natural language processing |
| キーワード(5)（和/英） | 対話エージェント / Dialogue agent |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中田 匠哉 / Takuya Nakata |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 神戸大学(略称：神戸大) Kobe University(略称：Kobe Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 陳 思楠 / Sinan Chen |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 神戸大学(略称：神戸大) Kobe University(略称：Kobe Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 佐伯 幸郎 / Sachio Saiki |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 高知工科大学(略称：高知工科大) Kochi University of Technology(略称：Kochi Univ. of Tech.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 中村 匡秀 / Masahide Nakamura |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 神戸大学(略称：神戸大) Kobe University(略称：Kobe Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-07-22 |
| 資料番号 | SS2023-19,KBSE2023-30 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | SS-123,KBSE-124 |
| ページ範囲 | pp.104-109(SS), pp.104-109(KBSE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-07-13 (SS, KBSE) |